在今年的政府工作报告中，数字经济的蓬勃发展与科技创新的深度融合成为一大亮点。笔者认为，随着智能机器人在劳动力市场的广泛应用，数字经济已经进化到了更高级别的形态——数智经济。数智经济以人工智能技术为核心驱动力，融合算力、算法和数据等关键要素，正在为中国经济的高质量发展注入新动能，推动产业结构优化升级。它不仅是对数字经济的升级与深化，更是中国经济迈向更高层次的新引擎。

数智经济的理论框架与实践逻辑

数智经济作为数字经济的高级形态，正在引发全球范围内深刻的经济变革。它不仅改变了传统的生产方式，还重塑了资源配置的底层逻辑。

国内外定义综述

关于数智经济的定义，国内外学者已进行了广泛探讨。Brynjolfsson和McAfee（2014）在《The Second Machine Age》中指出，人工智能和机器学习等技术正在重塑经济形态，推动生产力进入新阶段。他们强调，智能技术的广泛应用将引发新一轮的生产力革命，其影响甚至可能超过工业革命。国内学者李晓华（2020）在《数字经济与智能经济的融合发展研究》一文中，将智能经济定义为“以人工智能为核心驱动力，实现生产要素智能化配置的新型经济形态”。这些研究为数智经济的定义提供了重要的理论依据。

此外，Benkler（2017）在《Peer Production and Cooperation》中提出，数字技术降低了协作成本，使得资源共享和价值共创成为可能。这一观点为数智经济的共享化特征提供了理论支持。总体来看，国内外学者普遍认为，数智经济的核心在于智能技术的深度应用和数据要素的高效配置。

定义与内涵

在借鉴国内外研究成果的基础上，笔者提出，数智经济是以人工智能等新一代信息技术为关键生产工具，以智能机器人在劳动市场的广泛应用为显著标志，通过轻资产驱动重资产，以数字服务衍生用户增量价值，实现生产要素智能化配置和产业生态重构的新型经济形态。它不仅推动了全要素生产率的全面提升，还为经济社会的可持续发展提供了新的路径。它通过数据要素的深度挖掘和智能算法的创新应用，推动产业结构的优化升级，全面提高全要素生产率，促进资源的高效调动和社会财富的再分配。

与数字经济相比，数智经济更强调智能技术的深度应用和价值创造，其核心特征体现在以下四个方面：共享化，指通过技术手段实现资源的高效利用与价值共创，打破传统资源独占的局限性，推动生产要素在更大范围内的优化配置和社会化协同。网络化，指通过构建互联互通的信息网络，将分散的主体连接成一个有机整体，形成全球化的价值网络。数据化，将各类资源转化为可量化、可分析的数据形式，并通过数据分析实现对经济活动的精准刻画与预测。智能化，即依托人工智能等先进技术，赋予机器以学习与自主决策能力，推动生产和服务的自动化、个性化发展。

这四个特征相互关联、相互促进，共同构成了数智经济的核心逻辑。它们不仅推动了经济形态的转型升级，也为解决传统经济发展中的诸多难题提供了新思路和新方法。

运行机制

数智经济的运行机制主要依赖于数据、算法和算力的协同作用。这种协同效应正在重新定义生产方式与资源配置模式，为数字经济与实体经济的深度融合提供了关键支撑。其中，数据作为数智经济的核心要素，其价值呈现出指数级增长的特征。通过数据的采集、存储和分析，企业能够更精准地把握市场需求，精确控制生产流程，提升资源配置效率。数据的广泛应用不仅改变了传统的生产函数，还催生了新的商业模式，如个性化推荐、精准营销等。

算法作为数智经济的“大脑”，通过机器学习和深度学习技术从海量数据中提取有价值的信息，并做出智能决策。算法的优化不仅提升了生产效率，还推动了服务的个性化和定制化，满足了消费者日益多样化的需求。

算力是数智经济的“引擎”，得益于摩尔定律揭示的信息技术硬件性能的指数级增长，算力的提升为复杂算法的运行提供了强大支持。高性能计算能力的普及，使得数智经济能够处理更大规模的数据，实现更复杂的分析和预测。

数据、算法和算力的协同作用，产生了显著的乘数效应。这种协同效应突破了单一要素的局限性，大幅提升了全要素生产率，更好地发挥了数字技术对经济发展的叠加、倍增作用。数智经济通过这种协同机制，不仅推动了传统产业的转型升级，还为新兴产业的崛起提供了强大动力。

数智经济驱动经济高质量发展的三重路径

数智经济作为数字经济的高级形态，正在通过三重路径驱动经济高质量发展：通过与实体经济的深度融合，重塑传统产业发展模式；通过推动产业升级与结构优化，构建现代化产业体系；推动构建全国一体化的数据+科技+金融市场，为经济高质量发展提供创新支撑。

数智经济赋能实体经济：理论指引与实践创新的统一

数智经济对实体经济的赋能过程，是理论指引与实践创新相统一的过程。这一过程既需要理论层面的指导，也需要实践层面的探索，更需要理论与实践的良性互动。

数智经济赋能实体经济具有深刻的理论依据和现实需求。从理论视角看，Brynjolfsson和McAfee（2014）指出，人工智能和机器学习技术的应用正在重塑经济学的生产函数理论，传统的生产要素理论已难以解释数智时代的价值创造机制。国内学者李晓华（2020）强调，数智经济的发展需要构建新的理论框架来解释智能技术对资源配置效率的提升作用。从现实需求看，我国实体经济正处于转型升级的关键时期，传统产业亟须通过数字化、智能化实现效率提升和价值重构。

数智经济对实体经济的赋能主要体现在以下三个核心领域：一是生产过程的智能化改造，工业互联网、智能制造等技术大幅提升了生产效率；二是供应链的数字化重构，大数据和区块链技术的利用优化了供应链管理；三是商业模式的创新突破，平台经济和共享经济大力创造了新的价值增长点。例如，对于零售业，实体零售商通过大数据分析消费者行为，可以优化商品陈列和库存管理，提升运营效率。同时，线上线下融合的新零售模式，为消费者提供了更加便捷的购物体验，创造了新的增长点。

实现数智经济对实体经济的有效赋能，需要构建系统化的实施路径：首先，要完善数字基础设施建设，为产业数字化转型提供硬件支撑；其次，要推动数据要素的市场化配置，释放数据价值；再次，要培育复合型人才，为产业数字化转型提供智力支持。在机制创新方面，需要建立产学研用协同创新机制，促进技术创新与产业应用的深度融合。

数智经济推动产业升级：结构优化与价值重构的统一

数智经济通过算力、算法和数据的协同作用，正在推动传统产业向数字化转型，促进产业结构的优化升级，为经济高质量发展注入新动能。

在高端制造业领域，数智经济的应用显著提升了研发设计、生产制造和供应链管理的效率。例如，特斯拉通过大数据分析优化电池性能，利用人工智能技术提升自动驾驶系统的安全性，推动了整个新能源汽车行业的技术进步和产业升级。根据特斯拉2023年的财报，其自动驾驶系统Autopilot的更新频率显著提高，事故率降低了40%。

在农业领域，数智经济的应用正在推动传统农业向精准农业转型。例如，约翰迪尔（John Deere）公司通过数字化平台实现农产品的全程追溯，不仅提升了食品安全水平，还优化了农业生产资源配置。根据约翰迪尔2023年的报告，其精准农业技术帮助农民减少了15%的化肥使用量，同时提高了10%的作物产量。这表明智能灌溉、精准施肥等技术的应用，显著提高了农业生产效率，为农业可持续发展提供了新路径。

在服务业领域，数智经济通过技术手段优化资源配置，推动了产业结构的优化升级。以旅游业为例，携程通过大数据分析游客偏好，精准设计旅游产品，优化资源配置。根据携程2023年的数据，其个性化推荐系统使得用户预订转化率提高了25%。同时，美团的智慧旅游平台实现了景区、酒店、交通等资源的整合，为游客提供一站式服务，提升了旅游体验。这说明数智经济不仅推动了旅游业向个性化方向发展，还带动了相关产业的协同升级，促进了整个服务业的产业结构优化。

数智经济的这些应用，正在重塑传统产业的价值链，为企业带来新的增长点，同时也推动了整个经济结构的优化升级。通过促进传统产业与数字技术的深度融合，数智经济正在构建现代化产业体系，为经济高质量发展提供坚实基础。

数智经济构建创新生态：数据驱动与市场协同的统一

数智经济通过数据、科技与金融的深度融合，正在构建全国一体化的创新生态，为经济高质量发展提供系统性支撑。

数据驱动是创新生态的核心引擎。通过构建全国一体化的大数据平台，打破数据孤岛，实现数据资源的共享与开放，数智经济不仅提升了资源配置效率，还催生了新的商业模式和创新应用，为经济发展注入新活力。

科技与金融的协同创新是创新生态的关键支撑。数智经济通过发展科技金融，支持创新型企业融资，推动科技成果的转化与应用，为科技创新提供了强有力的金融支持，促进了科技与产业的深度融合。

金融市场的智能化升级是创新生态的重要保障。通过大数据和人工智能技术，智能投顾系统提供个性化投资建议，区块链技术提高交易安全性和透明度，金融市场的运行效率显著提升，为实体经济的数字化转型提供精准金融支持。

数智经济通过构建数据驱动、科技协同与金融创新相统一的创新生态，不仅提升了资源配置效率，还为实体经济的数字化转型提供了系统性支持，推动中国经济迈向更高层次。

推动数智经济高质量发展的挑战与对策

数智经济正在深刻改变传统的经济运行模式，推动经济结构向智能化、数字化转型。然而，其在快速发展的过程中，也面临着一系列挑战，如技术伦理风险、区域发展失衡、全球竞争加剧等。为了应对这些挑战，可以从技术伦理治理、区域协同发展、全球规则参与三个视角出发采取多措并举的对策。

加强技术伦理治理，构建负责任的发展模式

数智经济的快速发展带来了算法偏见、数据滥用和隐私泄露等技术伦理问题，亟须建立完善的治理体系。首先，应加快制定人工智能伦理准则，明确技术应用的道德边界，确保算法公平性和透明度。其次，建立健全数据分级分类管理制度，强化数据安全与隐私保护，防止数据滥用和泄露。最后，推动企业建立技术伦理审查机制，将伦理考量纳入技术研发和应用的全流程，构建负责任的发展模式。

推动区域协同发展，缩小数字鸿沟

数智经济的发展存在着明显的区域不平衡问题，东部地区与中西部地区、城市与农村之间的数字鸿沟亟待弥合。为此，应实施区域差异化发展战略，在东部地区重点布局前沿技术研发，在中西部地区优先推进数字基础设施建设。同时，通过“东数西算”等国家战略工程，优化算力资源配置，促进区域间协同发展。此外，加大对农村和偏远地区的数字基础设施投入，推动数字技术在教育、医疗等公共服务领域的普惠应用，让更多人共享数智经济的发展成果。

参与全球规则制定，提升国际话语权

在全球化背景下，数智经济的竞争已上升为国际规则制定权的争夺。我国应积极参与全球数字治理规则制定，推动构建公平合理的国际数字秩序。加强与国际组织的合作，在数据跨境流动、数字贸易等领域提出中国方案；推动“数字丝绸之路”的建设，与共建“一带一路”国家共享发展经验；支持国内企业参与国际标准制定，提升我国在人工智能、区块链等前沿技术领域的话语权，为全球数智经济发展贡献中国智慧。

资讯来源：工信头条，转载自中国工业和信息化